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Data Scientist Führungspositionen-Analyse

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Analysierte Jobs
498
KI-Score
7.8/10
Future Skills Index
7.8/10

Key Takeaways

In einer umfassenden Analyse von 498 Data Scientist-Positionen zeigen die Ergebnisse einen hohen KI-Score von 7,8/10 sowie einen identischen Future Skills Index von 7,8/10. Die am stärksten vertretenen Branchen sind Tech & IT, Handel & E-Commerce sowie Energie & Umwelt. Besonders gefragte Fähigkeiten sind Python, SQL und Machine Learning, die entscheidend für den Erfolg in diesem Berufsfeld sind.

Transparenzhinweis

Analyse von 498 Data Scientist Führungspositionen; KI-Score basiert auf expliziten und impliziten KI-Anforderungen, Future Skills Index misst Zukunftsorientierung, Branchen-Analyse zeigt Nachfrage nach Data Scientist Führungspositionen.

Skills-Landschaft für Data Scientist Jobs

Die am häufigsten gefragten Skills in Data Scientist Stellenanzeigen von deutschen Unternehmen.

Erkannte Skills

Häufigste Skills in Stellenanzeigen

#1
Python
157x
#2
SQL
125x
#3
Machine Learning
105x
#4
Datenanalyse
90x
#5
Projektmanagement
70x
#6
Stakeholder Management
58x

Skills-Analyse

Die Daten zeigen, dass die Branche der Beratung & Dienstleistungen mit 183 verfügbaren Data Scientist-Positionen die höchste Nachfrage aufweist, gefolgt von Tech & IT mit 68 Jobs und Handel & E-Commerce, wo 56 Stellenangebote warten. Die höchsten KI-Scores sind in der Tech & IT-Branche mit 8,4 und im Handel & E-Commerce mit 7,9 zu verzeichnen, was auf eine starke Integration von KI-Technologien in diesen Bereichen hinweist. Auch die Energie & Umwelt, sowie Logistik & Transport zeigen mit jeweils 27 und 33 Jobs ein wachsendes Interesse an Data Science, während der Bildungsbereich mit nur 10 Positionen am Ende der Liste steht.

Top Required Skills

Häufigste erforderliche Skills

#1
SQL
65x
#2
Python
60x
#3
Datenanalyse
48x
#4
Machine Learning
23x
#5
Datenmodellierung
20x

Required Skills-Analyse

Auf unserer Statistik-Seite zur Analyse der am häufigsten erkannten Skills für Data Scientist-Positionen zeigen die Daten, dass technische Fähigkeiten wie Programmierung in Python und R sowie Kenntnisse in Machine Learning und Datenanalyse die gefragtesten Kompetenzen sind. Zudem ist die Fähigkeit zur Datenvisualisierung und das Verständnis von Big Data-Technologien entscheidend für den Erfolg in diesem Berufsfeld. Diese Erkenntnisse verdeutlichen die Notwendigkeit, sich in diesen Schlüsselbereichen weiterzubilden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Extrahierte Skills

Ki Skills: KI
361
AI
307
Data Skills: BI
269
Analytics
258
SQL
240
Technologie
219

Fehlende Skills

Ethical AI
156
Quantum Computing Basics
120
MLOps
80
Data Governance
68
Advanced ML
60
Azure
34

Emerging Skills

dbt
24
Machine Learning
18
Databricks
12
MLOps
11
Generative AI
11
LLMs
9

Skills-Übersicht für Data Scientist

1989 erkannte Skills •973 erforderliche Skills •483 fehlende Skills • 728 emerging Skills

Branchen-Ranking

Top 5 Branchen nach KI-Score

  • Tech & IT: KI-Score 8.4, Future Skills 8.5, 68 Führungspositionen
  • Handel & E-Commerce: KI-Score 7.9, Future Skills 7.9, 56 Führungspositionen
  • Energie & Umwelt: KI-Score 7.9, Future Skills 8.0, 27 Führungspositionen
  • Beratung & Dienstleistungen: KI-Score 7.8, Future Skills 7.9, 183 Führungspositionen
  • Logistik & Transport: KI-Score 7.8, Future Skills 7.9, 33 Führungspositionen
  • Gesundheitswesen & Pharma: KI-Score 7.7, Future Skills 7.7, 36 Führungspositionen
  • Medien & Kreativ: KI-Score 7.7, Future Skills 7.8, 23 Führungspositionen
  • Bildung & Forschung: KI-Score 7.7, Future Skills 7.9, 10 Führungspositionen
  • Finanzen & Versicherungen: KI-Score 7.3, Future Skills 7.2, 37 Führungspositionen
  • Bau & Immobilien: KI-Score 7.1, Future Skills 7.1, 7 Führungspositionen

Branchen-Analyse

In einer umfassenden Analyse von 498 Data Scientist-Positionen zeigen die Ergebnisse einen hohen KI-Score von 7,8/10 sowie einen identischen Future Skills Index von 7,8/10. Die am stärksten vertretenen Branchen sind Tech & IT, Handel & E-Commerce sowie Energie & Umwelt. Besonders gefragte Fähigkeiten sind Python, SQL und Machine Learning, die entscheidend für den Erfolg in diesem Berufsfeld sind.

Städte-Ranking

  • München: KI-Score 8.3, Future Skills 8.4, 22 Führungspositionen
  • Berlin: KI-Score 7.8, Future Skills 7.9, 252 Führungspositionen
  • Hamburg: KI-Score 7.7, Future Skills 7.8, 224 Führungspositionen

Städte-Analyse

In der aktuellen Analyse der Top-Branchen für Data Scientist Positionen zeigt sich, dass der Technologiesektor und die IT-Branche mit einem beeindruckenden KI-Score von 8,4 an der Spitze stehen, gefolgt von 68 verfügbaren Stellenangeboten. Der Handel und E-Commerce sowie die Energie- und Umweltbranche weisen beide einen KI-Score von 7,9 auf, wobei es 56 und 27 offene Positionen gibt. Diese Daten verdeutlichen die wachsende Nachfrage nach Data Scientists in innovativen und nachhaltigen Sektoren.

Führungslevel

  • Mid: 498 Führungspositionen, KI-Score 7.8

Führungslevel-Analyse

Im aktuellen Städte-Ranking für Data Scientist Positionen führt Berlin mit einem KI-Score von 7,8 und 252 verfügbaren Jobs, gefolgt von Hamburg mit einem Score von 7,7 und 224 Stellenangeboten. München belegt den dritten Platz mit einem Score von 8,3, jedoch nur 22 offenen Positionen. Diese Daten verdeutlichen die hohe Nachfrage nach Data Scientists in den norddeutschen Metropolen, während München trotz eines hohen Scores weniger Jobmöglichkeiten bietet.

Unternehmensgrößen

  • Startup: 54 Führungspositionen, KI-Score 8.4
  • Konzern: 256 Führungspositionen, KI-Score 7.8
  • Unclear: 73 Führungspositionen, KI-Score 7.7
  • Mittelstand: 115 Führungspositionen, KI-Score 7.6

Unternehmensgrößen-Analyse

Die Analyse der Jobdaten für Data Scientists zeigt insgesamt 498 verfügbare Stellen, wobei der Durchschnittswert des KI-Scores bei 7,79 und der Future Skills Index bei 7,85 liegt. Besonders stark vertreten sind die Branchen Beratung & Dienstleistungen mit 183 Jobs und Tech & IT mit 68 Jobs, während die meisten Positionen in Berlin (252 Jobs) und Hamburg (224 Jobs) angesiedelt sind. Die durchschnittliche KI-Bewertung variiert je nach Unternehmensgröße, wobei Startups mit einem Durchschnitt von 8,4 am besten abschneiden.

Top Jobs

  • Senior Data Scientist, MarTech Alliance (f/m/x) bei HelloFresh (Berlin): KI-Score 9.0, Future Skills 9.4
  • Senior Data Scientist (Agentic AI) bei Delivery Hero (Berlin): KI-Score 9.0, Future Skills 9.4
  • CTO/ AI-Engineer for an AI-powered audioguide app gesucht für Startup bei oneGuide (Hamburg): KI-Score 9.0, Future Skills 9.4
  • Director of Machine Learning bei beBeeArtificialIntelligence (Berlin): KI-Score 9.0, Future Skills 9.3
  • Machine Learning Engineer / Data Scientist - LLM Agents bei Springer Nature Group (Berlin): KI-Score 9.0, Future Skills 9.3

Methodik & Datenbasis

Wie wir die Zahlen für Deutschland erheben und auswerten

In Deutschland analysieren wir fortlaufend ausgeschriebene Stellenanzeigen für Führungspositionen. Die Erhebung erfolgt über eine strukturierte Websuche und die Auswertung der Stellenbeschreibungen.

Für die Einordnung der Arbeitsmodelle identifizieren wir klare Hinweise auf Remote-Arbeit, Homeoffice, hybride Modelle sowie flexible Ortsangaben direkt im Anzeigentext. So unterscheiden wir zwischen vollständig remote, hybrid und vor Ort.

Branchen- und Arbeitgeber-Auswertungen berücksichtigen Mindestmengen, um Ausreißer zu vermeiden. Doppelte Einträge werden über Fingerprints und ID-Prüfungen entfernt. Zusätzlich fließen aus der Textanalyse abgeleitete Indikatoren zu Future Skills in die Bewertung ein, um die digitale Reife des Stellenprofils zu erfassen.

Hinweis: Die Ergebnisse spiegeln ausgeschriebene Positionen wider und können von internen Besetzungen oder nicht veröffentlichten Stellen abweichen.

Pressekontakt & Anfragen

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Gerne stellen wir unsere Daten für journalistische oder wissenschaftliche Zwecke bereit und können unsere Analysen für Ihre spezifischen Anforderungen (Regional, Branche, etc.) erweitern.

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Jannik Lindner

Jannik Lindner

Mitgründer Careertrainer.ai